逆向工程技术的数据处理与重建技术-凯发k8官方旗舰厅

    数据处理是逆向工程的一项重要的技术环节，它决定了后续cad模型重建过程能否方便、准确地进行。根据测量点的数量，测量数据可以分为一般数据点和海量数据点；根据测量数据的规整性，测量数据又可以分为散乱数据点和规矩数据点；不同的测量系统所得到的测量数据的格式是不一致的，且几乎所有的测量方式和测量系统都不可避免地存在误差。因此，在利用测量数据进行cad重建前必须对测量数据进行处理。数据处理工作主要包括：数据格式的转化、多视点云的拼合、点云过滤、数据精简和点云分块等。 
    每个cad/cam系统都有自己的数据格式，目前流行的cad/cam软件的产品数据结构和格式各不相同，不仅影响了设计和制造之间的数据传输和程序衔接，而且直接影响了cmm与cad/cam系统的数据通讯。目前通行的办法是利用几种主要的数据交换标准(iges、step、autocad的dxf等)来实现数据通讯。 
    在逆向工程实际的过程中，由于坐标测量都有自己的测量范围，因此无论我们采用什么测量方法，都很难在同一坐标系下将产品的几何数据一次完全测出。产品的数字化不能在同一坐标系下完成，而在模型重建的时候又必须将这些不同坐标下的数据统一到一个坐标系里，这个数据处理过程就是多视数据定位对齐(多视点云的拼合)。多视数据的对齐主要可以分为两种：通过专用的测量软件装置实现测量数据的直接对齐；事后数据处理对齐。采用事后数据处理对齐又可以分为：对数据的直接对齐和基于图形的对齐。对数据的直接对齐研究研究中，出现了多种算法，如icp算法；四元数法；svd法；基于三个基准点的对齐方法等。 
    数据平滑的目的是消除测量数据的噪声，以得到精确的数据和好的特征提取效果。目前通常是采用标准高斯、平均或中值滤波算法。其中高斯滤波能较好地保持原数据的形貌，中值滤波消除数据毛刺的效果较好。因此在选用时应该根据数据质量和建模方法灵活选择滤波算法。 
    运用点云数据进行造型处理的过程中，由于海量数据点的存在，使存储和处理这些点云数据成了不可突破的瓶颈。实际上并不是所有的数据点都对模型的重建起作用，因此，可以在保证一定的精度的前提下减少数据量，对点云数据进行精简。目前采用的方法有：利用均匀网格减少数据的方法；利用减少多变形三角形达到减少数据点的方法；利用误差带减少多面体数据点的方法。 
    数据分割是根据组成实物外形曲面的子曲面的类型，将属于同一曲面类型的数据成组，划分为不同的数据域，为后续的模型重建提供方便。数据分割方法可以分为基于测量的分割和自动分割两种方法。目前的分割方法有：基于参数二次曲面逼近的数据分割方法；散乱数据点的自动分割方法；基于ct技术的数据分割方法。 
    逆向模型重建技术 
    在整个逆向工程中，产品的三位几何模型cad重建是最关键、最复杂的环节。因为只有获得了产品的cad模型我们才能够在此基础上进行后续产品的加工制造、快速成型制造、虚拟仿真制造和进行产品的再设计等。在进行模型重建之前，设计者不仅需要了解产品的几何特征和数据的特点等前期信息，而且需要了解结构分析、加工制作模具、快速成型等后续应用问题。目前使用的造型方法主要有： 
    (1)曲线拟合造型
    用一个多项式的函数通过插值去逼近原始的数据，最终得到足够光滑的曲面。曲线是构成曲面的基础，在逆向工程中常用的模型重建方法为，首先将数据点通过插值或逼近拟合成样条曲线，然后采用造型软件完成曲面片的重构造型。优点是原理比较简单，只要多项式的次数足够高就可以得到满意的曲面，但也容易造成计算的不稳定，同时边界的处理能力也比较差，一般用于拟合比较简单的曲面。 
    (2)曲面片直接拟合造型
    该方法直接对测量数据点进行曲面片拟合，获得曲面片经过过渡、混合、连接形成最终的曲面模型。曲面拟合造型既可以处理有序点，也可以处理散乱数据点。算法有：基于有序点的b样条曲面插值；b样条曲面插值；对任意测量点的b样条曲面逼近。 
    (3)点数据网格化
    网格化实体模型通常是将数据点连接成三角面片，形成多面体实体模型。目前已经形成两种简化方法：基于给定数据点在保证初始几何形状的基础上，反复排除节点和面片，构建新的三角形，最终达到指定的节点数；寻找具有最小的节点和面片的最小多面体。 
    展望 
    逆向工程的研究已经日益引人注目，在数据处理、曲面片拟合、几何特征识别、商用专业软件和坐标测量机的研究开发上已经取得了很大的成绩。但是在实际应用当中，整个过程仍需要大量的人机交互工作，操作者的经验和素质直接影响着产品的质量，自动重建曲面的光顺性难以保证，下面一些关键技术将是逆向工程主要发展方面： 
    (1)数据测量方面：发展面向逆向工程的专用测量设备，能够高速、高精度的实现产品几何形状的三维数字化，并能进行自动测量和规划路径； 
    (2)数据的顶处理方面：针对不同种类的测量数据，开发研究一种通用的数据处理软件，完善改进目前的数据处理算法； 
    (3)曲面拟合：能够控制曲面的光顺性和能够进行光滑拼接； 
    (4)集成技术：发展包括测量技术、模型重建技术、基于网络的协同设计和数字化制造技术等的逆向工程技术。